光机电系统手册

光机电系统手册 
出版时间：2010年版 
内容简介 
　　《光机电系统手册：技术和应用》以一种新的模式，提出综合光学和机电一体化技术的技术融合——光机电一体化技术，首次将利用该技术开发的设备、产品、机器、工艺、系统称为光机电一体化系统。《光机电系统手册：技术和应用》共分五大部分23章，涵盖光机电一体化系统的基本要素和应用，通过介绍光机电技术的定义、技术基础和应用领域，使读者综合了解光机电一体化系统及其在总体系统性能中的作用和协同效应，以达到消除光学和机电一体化两大技术领域之间隔阂的目的。《光机电系统手册：技术和应用》可作为从事机电工程领域或其他工程领域中光机电一体化技术应用和开发人员的技术参考书，也可作为大专院校光学、机电工程类相关专业本科生和研究生的学习参考书。 
目录 
译者序 
前言 
致谢 
作者简介 
第1章 光机电技术及其应用 
1.1 简介 
1.2 光机电技术的历史背景 
1.3 光机电集成是移动技术的主流发展方向 
1.4 光机电系统的定义和基本概念 
1.4.1 光学元件的基本作用 
1.4.2 光机电系统的应用 
1.4.3 光机电系统的种类 
1.5 光机电系统的基本功能 
1.5.1 光机电技术的要素 
1.5.2 基本功能 
1.6 光机电一体化系统的相互作用 
1.6.1 创造新功能 
1.6.2 提升自动化水平 
1.6.3 增强系统的性能 
1.6.4 实现高功能性 
1.6.5 分布式功能 
1.6.6 微型化 
1.7 小结 
术语定义 
参考文献 
第2章 光机电产品和制作流程——设计中考虑的问题 
2.1 引言 
2.2 传统设计与光机电设计方法 
2.3 光机电设计过程 
2.3.1 需求和设计规格的确定 
2.3.2 概念的提出和评估 
2.3.3 细节的发展和评估 
2.4 光机电技术 
2.4.1 光学传感器 
2.5 光机电系统的应用 
2.5.1 全自动照相机 
2.5.2 智能洗衣机 
2.5.3 基于SIS0规则控制器的光学执行元件 
2.6 结论 
术语定义 
参考文献 
第3章 半导体激光器原理及其应用 
3.1 介绍 
3.2 半导体激光器的原理 
3.2.1 普通材料的光辐射过程 
3.2.2 半导体激光振荡器的机理 
3.2.3 门限条件和振动模式 
3.3 应用 
3.3.1 光学开关激光器及其数据存储的应用 
3.3.2 耦合腔激光器的干涉波动及其在光学测量中的应用 
3.3.3 锁模激光器和及其通过微机电系统的调谐 
3.3.4 波长可调的带有半导体光放大器的环状激光器 
3.4 结论 
术语定义 
参考文献 
第4章 光学传感器及其应用 
4.1 介绍 
4.2 位移光学传感器 
4.3 基本原理和方法 
4.4 计量遥感技术的新型应用 
4.4.1 用于直线性测量的新式位置传感器 
4.4.2 光学编码与节距调整光学二极管阵列 
4.4.3 集成光栅图像类型编码器 
4.4.4 集成干涉型传感器 
4.5 结论 
参考文献 
第5章 分布式光纤传感 
5.1 介绍 
5.2 基本原理 
5.2.1 光线基础 
5.2.2 DOFS基本原则 
5.2.3 DOFS系统参数 
5.3 准分布式光纤传感系统 
5.3.1 布喇格光栅准分布式光纤传感系统 
5.3.2 总结 
5.4 全分布式光纤传感系统 
5.4.1 偏振光时域反射计 
5.5 总结 
术语定义 
参考文献 
第6章 基于生物学的光学传感器和变换器 
6.1 简介 
6.2 基于生物学的光学传感器 
6.2.1 生物体发光的光源 
6.2.2 Vibriofisheri细菌 
6.2.3 毒素生物传感器——一个例子 
6.3 基于蛋白质的光学变换器 
6.3.1 噬菌调理素胶片 
6.3.2 光学变换器 
6.4 噬菌调理素胶片的应用 
6.4.1 灰度图像缩减 
6.4.2 非线性对数滤波器 
6.4.3 可编程空间滤波器 
6.4.4 实时缺陷增强 
6.4.5 全息联想存储器 
6.4.6 光地址直接显示 
6.5 结论 
术语定义 
参考文献 
第7章 机器视觉基础及其在机电系统中的应用 
7.1 介绍 
7.2 基本原理 
7.2.1 低级视觉 
7.2.2 中级视觉 
7.3 三维视觉及其应用 
7.3.1 三维视觉 
7.3.2 运动 
7.3.3 主动视觉 
7.3.4 机电系统应用 
7.3.5 自主移动机器人的导航 
7.3.6 创建平面图的方法 
7.3.7 影响机器人视觉导航的其他因素 
7.4 其他参数在实时应用中的重要性 
7.5 经济因素 
7.6 总结 
术语定义 
参考文献 
第8章 体全息成像 
8.1 绪论 
8.2 数字式成像和混合成像 
8.3 体全息成像的描述 
8.4 体全息成像的定量表示 
8.5 体全息成像的应用 
8.6 进一步的信息资源 
8.7 结论 
参考文献 
第9章 模式识别 
9.1 引言 
9.1.1 分类和识别 
9.1.2 特征、向量和原型 
9.2 分类 
9.2.1 使用愚均值算法的聚类 
9.2.2 类的数字K和聚集有效性 
9.2.3 一种改进的五均值算法